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딥러닝에서 Generative Model이란? 딥러닝에서 **Generative Model(생성 모델)**은 주어진 데이터 분포를 학습하여, 그 분포에서 새로운 데이터 포인트를 생성할 수 있는 모델을 말합니다. 즉, 실제 데이터셋을 바탕으로 학습을 진행한 후, 학습된 모델을 사용하여 실제와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 것이 목표입니다. 이러한 모델은 이미지, 텍스트, 음악 등 다양한 형태의 데이터 생성에 사용될 수 있습니다. 주요 생성 모델: Generative Adversarial Networks (GANs): 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)를 대립시켜 학습하는 구조입니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하려고 하고, 판별자는 입력된 데이터가..

CPU에서 사용 가능한 CNN 모델들 실시간으로 CPU에서 동작할 수 있는 Convolutional Neural Network (CNN) 분류 모델은 주로 경량화되고 효율적인 모델들입니다. 이러한 모델들은 적은 계산 리소스로도 높은 성능을 제공하며, 실시간 애플리케이션과 모바일 또는 임베디드 시스템에서 널리 사용됩니다. 여기에는 다음과 같은 모델들이 포함됩니다. 1. MobileNet: MobileNet은 모바일 및 임베디드 디바이스용으로 설계된 경량화 모델 시리즈입니다. 이 모델은 계산량과 모델 크기를 줄이기 위해 깊이별 분리 합성곱(depthwise separable convolutions)을 활용합니다. 깊이별 분리 합성곱은 표준 합성곱을 깊이 분리(convolution)와 점 분리(pointwis..